[經管營銷]培訓_minitab(編輯修改稿)
2024-11-15 03:20 本頁面
【文章內容簡介】 差分析 ?方差分析的結果 1 假設檢驗的決策過程可以基于給定檢驗的概率值（ p 值）。 ■ 如果 p 值小于或等于預先確定的顯著性水平（ α 水平），則否定原假設，并聲明支持備擇假設。 ■ 如果 p 值大于 α 水平，則不能否定原假設，也不能聲明支持備擇假設。 在方差分析表中， p 值 () 作為證據足以表明當 α 為 時，至少有一組業(yè)務方向的平均生產率與其他方向不一樣。在單個 95% 置信區(qū)間表中，注意到沒有區(qū)間重疊，這支持了平均值在統(tǒng)計意義上不同這一推測。但是，查看各業(yè)務方向的生產率差異則需要解釋多重比較結果。 16 方差分析 ?方差分析的結果 2 Tukey 檢驗提供了兩組多重比較區(qū)間： ■ 內部、對日的生產率平均值減去國內生產率平均值 ■ 對日生產率平均值減去內部生產率平均值 Tukey 輸出的第一組中第一個區(qū)間是 到 1。也就是說，內部平均生產率減去去國內平均生產率的值介于 到 1之間，由于區(qū)間包含零，因此兩個業(yè)務方向的生產率在統(tǒng)計意義上無顯著差異。 第二組：日本平均生產率減去國內平均生產率的值介于 ，由于區(qū)間不包含括零，因此兩個業(yè)務方向的生產率在統(tǒng)計意義上有顯著差異。 17 方差分析 ?方差分析的結果 3 3 . 01 . 50 . 0 1 . 5 3 . 09 99 05 01 01殘 差百分比4 . 54 . 03 . 53 . 02 . 520 2擬 合 值殘差210 1 2 36 . 04 . 53 . 01 . 50 . 0殘 差頻率2 82 62 42 22 01 81 61 41 21 0864220 2觀 測 值 順 序殘差正 態(tài) 概 率 圖 與 擬 合 值直 方 圖 與 順 序生 產 率 殘 差 圖使用殘差圖（對許多統(tǒng)計命令都可用）來檢查統(tǒng)計假設： ■ 正態(tài)概率圖 — 檢測非正態(tài)性。近似直線表示殘差為正態(tài)分布。 ■ 殘差的直方圖 — 檢測多峰值、異常值和非正態(tài)性。直方圖應該近似對稱且為鐘形。 ■ 殘差與擬合值 — 檢測非恒定方差、缺少高次項和異常值。殘差應該在 0 附近隨機分散。 ■ 殘差與順序 — 檢測殘差的時間相關性。殘差應該不表現(xiàn)出明顯的模式。 對于生產率，四合一殘差圖表明沒有違反統(tǒng)計假設。單因子方差分析模型對數(shù)據擬合得相當好。 18 過程穩(wěn)定性及過程能力分析 ?XMR圖 ? 點擊 統(tǒng)計 → 控制圖 → 單值變量的控制圖 → IMR ① ② ③ ④ 19 過程穩(wěn)定性及過程能力分析 ?XMR圖的分析結果 1 1 91 71 51 31 1975314321觀 測 值單獨值 _X = 2 . 5 1 1U C L = 4 . 0 8 1L C L = 0 . 9 4 11 91 71 51 31 1975312 . 01 . 51 . 00 . 50 . 0觀 測 值移動極差_ _M R = 0 . 5 9 0U C L = 1 . 9 2 8L C L = 0生 產 率 的 I M R 控 制 圖由于單值圖（ X）和移動極差（ MR）圖上均未出現(xiàn)異常點，故該過程是穩(wěn)定的。 從圖可以得到對日生產率的平均值是 ，標準差為 ，那么該過程的離散系數(shù) =標準差 σ （ ） 247。 平均值（ ） =，從離散系數(shù) （業(yè)界認為離散系數(shù)小于 ）來看，該對日生產率的可控性不高。 從過程能力來說，過程能力的上限是 ，中值是 ，下限是 。 如果從預控制或過程能力目標來說，標準差 σ 可以用平均值 =，即 3 σ 的過程控制目標為 +3 =，中值為 ，下限為 ()= 20 過程穩(wěn)定性及過程能力分析 ?IMR圖的分析結果 2 876543211 050 5觀 測 值單獨值_X =
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